[目的/意義]從作者出發(fā)探測微觀層面上人工智能領(lǐng)域研究前沿,并結(jié)合相關(guān)信息對前沿進行深入解讀,以把握作者在整體中的研究態(tài)勢、所處位置與特色,并發(fā)現(xiàn)基于不同屬性識別出的研究前沿的類型與狀態(tài)。[方法/過程]利用CiteSpace中的突變檢測算法實現(xiàn)對高產(chǎn)作者突變術(shù)語的檢測,再根據(jù)突變術(shù)語的原始來源論文抽取出對應(yīng)突變術(shù)語的多種屬性特征,進而依據(jù)屬性從突變術(shù)語中提煉出研究前沿。[結(jié)果/結(jié)論]依據(jù)突變術(shù)語所屬論文的題錄屬性,界定出作者層面的50個熱點研究前沿、14個新興研究前沿、34個成長研究前沿。高產(chǎn)作者的熱點研究前沿代表領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點與研究趨勢,新興研究前沿反映最近幾年領(lǐng)域內(nèi)比較新穎的研究技術(shù)或研究方法,成長研究前沿反映從新興研究前沿到熱點研究前沿的過渡狀態(tài)。[局限]實驗所涉及的高產(chǎn)作者數(shù)量受限,實驗結(jié)論的普適性有待進一步驗證;CiteSpace中突變檢測的參數(shù)設(shè)置范圍受軟件本身所限制,無法靈活調(diào)整模型參數(shù)。 

【文章來源】：情報理論與實踐. 2019,42(09)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 數(shù)據(jù)來源、研究方法與研究設(shè)計
    1.1 數(shù)據(jù)來源與處理
    1.2 方法與工具選擇
    1.3 研究設(shè)計與流程
2 研究結(jié)果和綜合分析
    2.1 突變術(shù)語與持續(xù)期間檢測
    2.2 研究前沿分類剖析
        2.2.1 熱點研究前沿
        2.2.2 新興研究前沿
        2.2.3 成長研究前沿
3 總結(jié)與展望


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]情報學(xué)視角下的國際人工智能研究前沿分析[J]. 余厚強,曹嘉君,王曰芬.  情報雜志. 2018(09)
[2]基于專利計量的人工智能技術(shù)前沿識別及趨勢分析[J]. 張振剛,黃潔明,陳一華.  科技管理研究. 2018(05)
[3]基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的研究前沿識別方法研究[J]. 鄭彥寧,許曉陽,劉志輝.  圖書情報工作. 2016(04)
[4]基于NEViewer的國內(nèi)外圖書情報領(lǐng)域研究熱點對比分析[J]. 姜婷婷,范水香,陸偉,王淼.  情報科學(xué). 2016(02)
[5]1991-2013年人工智能知識圖譜研究[J]. 彭麗,葉充,岑慧連.  情報探索. 2015(03)
[6]國際人工智能領(lǐng)域計量與可視化研究——基于AAAI年會論文的分析[J]. 張春博,丁堃,賈龍飛.  圖書情報工作. 2012(22)
[7]基于突變檢測的學(xué)科領(lǐng)域新興研究趨勢探測分析[J]. 鄭樂丹.  情報雜志. 2012(09)



本文編號：3422520